划重点
01随着智能驾驶技术迈向端到端时代，高质量驾驶数据的需求呈指数级增长，主机厂和AI公司需深度战略合作。
02商汤绝影提出把基础设施、底层工具直接部署到主机厂，实现“共享大算力+大模型”，得到多家主机厂认可。
03除此之外，商汤绝影拥有丰富的数据处理、算力建设和仿真测试优势，能为车企提供强大的支持。
04目前，商汤绝影已与30多家国内外车企合作，覆盖超100款车型，预计到今年年底交付将超350万辆智能汽车。
05未来，智能汽车产业链合作将更加深入，推动市场走向共荣局面。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
【摘要】随着智驾飞速迈向端到端时代，行业逐渐积累了一个共识：研发范式势必将从规则驱动转变为数据驱动，端到端智驾模型对于高质量数据的需求必将呈指数级的增长。
这意味着对高质量驾驶数据的获取、利用、降本难度提高。
基于此种需求，商汤绝影自2024下半年来备受关注，率先提出把基础设施、底层工具直接部署到主机厂，“共享大算力+大模型”，此种模式已经得到多家主机厂认可。
单打独斗逐渐难以在AGI时代脱颖而出，主机厂和AI公司正在以全新的方式进行深度战略合作
以下为正文：
01
端到端成熟背后，AI基因智驾公司热度猛涨
今年年初，城区无图NOA还是智能驾驶领域的核心话题。
此后不久，端到端智驾技术为行业带来了范式革新，逐渐取代模块化的规则，成为智驾技术的进化方向。
从北京车展开始，智驾则飞速迈向端到端时代。
这一过程中，行业积累了一个共识：研发范式势必要从规则驱动转变为数据驱动，端到端智驾模型对于高质量数据的需求必将呈指数级的增长。
但问题在于：高质量驾驶数据如何获取、怎样利用、全套流程如何合理降本？
基于这个问题，从下半年开始，一众AI能力突出的智驾公司成为业内关注的重点。
值得一提的是，今年11月27日，商汤绝影举办了AI DAY，率先打出用AI能力赋能汽车产业链的标签，并首发AI汽车创新产品A New Member For U。
与此同时，商汤绝影近期多个智驾项目进展迅速，城区NOA和端到端都有，迭代很快，王晓刚每周要上车2-3次看迭代。
一个明显的现象是：绝影正在迎来忙碌期，与广汽、一汽、奇瑞大卓、东风等多家主机厂早有深度合作苗头。
下半年各主机厂频频出手的逻辑在于，随着智驾行业发展到以端到端为代表的高阶智驾抢滩登陆阶段，各家迫切需求一位同时具有扎实功底和量产速度的合作伙伴迅速赋能爆款车型。
基于此，此时尽快找到一家靠谱的驾驶数据合作伙伴并上车产品尤为重要。
02
为什么是绝影？
据知情人士透露，相关车厂下半年颇为关注绝影，一个重要原因是看中了后者能够辅助处理和充分发挥数据价值的能力，希望将这部分工作交由绝影完成。
这种观念与此前颇为不同。传统合作模式中，主机厂与智驾科技公司往往仍是主被动关系，前者虹吸技术、后者提供成果，但涉及到核心的数据、算力方面，开辟的通路并不大。
其中主要的原因是业内还没有出现一家AI技术实力足够让主机厂放心把数据交出去的供应商。这样产生的结果是各自为营、自研成风，宁愿耗费更多投入，也要达成最为保险的目标。
但无论是数据、算力的建设的高投入，还是高阶智驾普及节点对项目节点的步步紧逼，都在促使着市场回归到一个更有效率的、主机厂与AI公司深度战略合作的局面。
这方面，商汤绝影作为先锋厂商，在AI Day上提出了一个重要思路：把基础设施、底层工具直接部署到主机厂，“共享大算力+大模型”。
须知，得益于背靠商汤，后者自2018年前后就开始每年投入数十亿到SenseCore大装置中，并已建设上海临港超算中心。
同时，商汤在硬件基础设施兼容性、智能标注技术能力、预训练模型技术水平等多方面具有先发优势，其产品能够适配包括英伟达、高通、英特尔等在内的多个主流车载计算平台，并兼容多种主流操作系统。
此时与绝影合作，也意味着车企合作伙伴将能共享行业领先的20000 P算力商汤大装置，后者是车企短期内很难建设迭代的重要基础设施。
与此同时，商汤绝影已经能够同时覆盖数据采集、处理、标注、模型训练到测试验证等完整的端到端全环节。这对整个高阶智驾数据处理阶段的效果稳定性带来了重要保障。
此前与绝影官宣过合作的奇瑞大卓和东风，都有着迭代当前车型智驾能力的强烈需求，且这个过程必须要够快、够有性价比，从这个角度看，绝影是唯一一家能够同时满足算法能力和算力设施支持的厂商。
简单来讲，绝影在算力稀缺的智驾市场里，已经成了一种“资源”。
03
高阶智驾需求更多“基础设施建设”
从技术上看，随着智能智驾技术不断迈向高阶，势必需要更优质、更丰富的数据资源来支撑其复杂的算法和模型，不仅要涵盖各种道路条件、天气变化和交通情况，还需要具有高度的准确性和多样性。
然而，对于绝大多数主机厂或智驾公司而言，数据的收集、标注、存储、分析和应用等各个环节都需要专业的技术和大量的资源投入，处理数据并最大限度的发挥数据效用都是难以在短期跨越的问题。
同时，传统的数据处理方式已经难以满足高阶智驾的需求，新的数据处理技术和方法亟待开发，海量数据局的存储管理也是当前存在的不可忽视的问题。
海外市场看，包括特斯拉在内的国际巨头取得当前的傲人成绩，也离不开强大的数据资源支撑。
特斯拉从算力芯片开始，完整构建超级计算机系统，以处理自动驾驶所需海量数据。2020年，其就开始研发并使用数据自动标注系统，能够在12小时内自动标注一万个驾驶旅程，可抵充500万个小时的人工标注工作，极大提高了标注效率。
当前，我国的算力建设同样正在加速推进，截至24年3月，10个国家数据中心集群算力总规模超过14万标准机架，整体上架率为62.72%，新建数据中心PUE最低降至1.10，AI智能硬件也于暑期迎来新一轮密集上市潮。
在未来很长一个阶段，预期智驾建设将更密集地需要与顶尖AI公司达成战略合作。
当前业内的共识是：世界模型将是未来智驾数据生成的核心。各大头部主机厂和Tier 1都在进行探索研发，但还没有特别成熟的产品问世。而世界模型则是生成高质量仿真数据，推动端到端智能驾驶发展的关键。
商汤绝影本身具备AI基因，也已经深耕汽车行业多年，这对大模型落地十分重要。
值得一提的是，此前AI Day上，基于多模态大模型等AI能力，商汤绝影公布了首次产品化的，并且将在汽车行业落地的世界模型——「开悟」。
据悉，「开悟」可以在云端生成高质量、真实的视频数据，通过车企实车采集的数据，和仿真生成的数据，形成双轮驱动的数据闭环，从而让智驾产品不断迭代。
在其中，商汤绝影承担了大部分的算力设施和数据成本，车企也能在不需要大量新建算力基础设施，掌握自己车辆数据的基础上，更新智驾产品。
对比行业平均水平，基于1张NV A100 GPU，「开悟」世界模型平均每天可以生成约20000个bundle，相当于500台量产车的数据采集能力。
这种“共享大算力+大模型”的合作模式，对于提升数据利用效率、争抢高阶智驾普及节点至关重要。
在AI Day的演示中，「开悟」世界模型能够理解真实世界的物理规则、交通规则，生成的视频数据也更加逼真。晴朗天气下，汽车、路灯都是有影子的，右转车辆会主动让行优先级更高的直行车辆。
除此之外，绝影AI云平台还提供了一个功能丰富的仿真测试环境，能为AI模型在多样化场景下的性能评估和测试提供支持。
巧妇难为无米之炊，商汤绝影的数据处理、算力建设、仿真测试等优势，每一条都是当前主机厂最为需要的能力。
量产经验方面，商汤绝影此前已与30多家国内外车企有过合作，产品覆盖超100款车型，到今年年底，预计交付将超350万辆智能汽车，与奥迪、大众、本田、宝马、小米、上汽智己、吉利等10余家海内外车厂建立车舱大模型的合作。
欲戴王冠、必承其重。承起各厂商庞大的需求量，同样也十分考验对项目的支持程度和团队的调配能力。对商汤绝影而言，这仍然是一场硬仗。
04
尾声
单打独斗难以在AGI时代脱颖而出，主机厂和AI公司必须以全新的方式进行深度战略合作才有可能形成行业竞争力。
智能汽车领域，面向下一程智驾竞争，单一厂商势必很难独立完成整个智能汽车的研发和生产，产业链合作共进成为必然趋势，各个厂商将愈发紧密地实现绑定。
随着产业链合作的深入，各领域的职能将更加清晰。
车企作为智能汽车的集成商，也在飞速整合各方面的资源，协调各环节的合作，这为各家厂商打开市场提供了不少机遇。
产业链合作正在推动市场走入一个更依赖于共荣的局面。